Динамическое ценообразование и оптимизация промо

Цены в сети меняются по правилам «наценка к закупке» и «не дороже конкурента», а промо-планы согласуются с поставщиками за месяцы. Никто не знает, сколько на самом деле принесла акция: продажи выросли, но за счёт чего — новых покупателей или тех, кто купил бы и без скидки?

Мониторинг конкурентов даёт тысячи цен ежедневно, но реагировать на них вручную невозможно. В e-commerce ситуация острее: цена меняется по часам, а маркетплейсы задают тон.

Управление ценами — задача с сотнями тысяч переменных и ограничениями: ценовые линейки, минимальная маржа, ощущение справедливости для покупателя. Без модели спроса это игра вслепую.

Решение оценивает эластичность спроса по каждой категории и позиции и рассчитывает цены, которые максимизируют заданную бизнес-цель при соблюдении правил.

• Модели эластичности на истории продаж, цен, акций и данных конкурентов с учётом каннибализации внутри категории.
• Оптимизатор цен с ограничениями: ценовые пороги, линейки «хороший — лучше — лучший», округление, минимальная маржа, роль товара в корзине.
• Оценка промо: инкрементальный эффект акции, оптимальная глубина скидки, отбор товаров в листовку.
• Сценарии «что если» для категорийного менеджера и загрузка цен в кассовую систему по расписанию.

Внедрение начинается с нескольких категорий и A/B-теста на группах магазинов, чтобы измерить эффект честно.

Какие данные нужны

• Продажи и цены по чекам за 2–3 года
• Мониторинг цен конкурентов
• Закупочные цены, маржа, календарь промо